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Agent Skill · 研究检索

a-stock-screener(股票筛选器)

a-stock-screener 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

a-stock-screener 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 44,194。

总安装 930周安装 38GitHub Stars 公开资料未说明下载 301核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:a-stock-screener(股票筛选器)
来源仓库:https://github.com/nodermachine/a-stock-screener
安装命令:
openclaw skills install a-stock-screener
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install a-stock-screener

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

A 股五步量化选股技能,基于 AkShare 数据源执行系统化股票筛选。使用场景:(1) 按 5 步流程筛选优质股票(量化初筛→基本面→资金流→行业→风险),(2) 生成选股报告,(3) 导出 Excel 股票池,(4) 自定义筛选条件。支持政策赛道优先、北向资金追踪、财务排雷等功能。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install a-stock-screener;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

a-stock-screener 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install a-stock-screener。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

a-stock-screener 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

a-stock-screener 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

a-stock-screener 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

a-stock-screener 用的人多吗?

公开数据是累计安装 930 次,近一周安装 38 次,下载 301 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

a-stock-screener 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
a-stock-screener

股票筛选器 · 本页

930—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
a-stock-screener
description
A 股五步量化选股技能,基于 AkShare 数据源执行系统化股票筛选。使用场景:(1) 按 5 步流程筛选优质股票(量化初筛→基本面→资金流→行业→风险),(2) 生成选股报告,(3) 导出 Excel 股票池,(4) 自定义筛选条件。支持政策赛道优先、北向资金追踪、财务排雷等功能。

A 股五步量化选股器

基于系统化 5 步流程筛选优质 A 股标的,结合量化指标、基本面、资金流向、行业赛道和风险评估。


🚀 快速开始

方式一:运行筛选脚本(推荐)

# 进入技能目录
cd ~/.openclaw/skills/a-stock-screener

# 安装依赖(首次运行)
pip install akshare pandas numpy openpyxl

# 执行完整筛选
python scripts/screen_stocks.py --output result.xlsx

方式二:同花顺问财一键查询

访问 https://www.iwencai.com/ 输入:

非 ST,市盈率低于行业平均 15%,连续 3 年净利润增长,ROE 大于 15%,近 10 日北向资金净流入,属于半导体或新能源或人工智能,近 1 年最大回撤小于 30%

方式三:让我帮你执行

直接说:

  • "帮我筛选 A 股"
  • "选出低市盈率高 ROE 的股票"
  • "找北向资金流入的科技股"

📋 五步筛选流程

第 1 步:量化初筛

条件标准说明
排除 ST非 ST、非*ST排除退市风险股
市盈率PE < 行业平均 × 0.85低于行业 15% 以上
成交量近 30 日均量向上温和放大趋势
流动性日均成交额 > 5000 万排除僵尸股

第 2 步:基本面硬核验证

指标标准说明
净利润增速连续 3 年 > 15%持续成长能力
ROE> 15%股东回报率
毛利率> 30%盈利能力
负债率< 60%财务安全
审计意见标准无保留排除财务暴雷

核查要点:

  • 查看财报附注中的异常项目
  • 关注应收账款、存货周转
  • 检查经营性现金流是否为正

第 3 步:资金动向分析

指标标准说明
北向资金近 10 日净流入 > 0外资持续加仓
主力资金近 5 日净流入机构资金动向
融资余额稳步上升杠杆资金态度
股东人数减少趋势筹码集中

数据来源:

  • 北向资金:东方财富网 → 数据中心 → 沪深港通
  • 主力资金:同花顺 iFinD / 东方财富 Choice

第 4 步:行业赛道潜力

2026 年政策倾斜赛道:

赛道政策支持3 年空间关键词
半导体/芯片国产替代CAGR 20%+光刻机、存储、功率器件
人工智能大模型应用CAGR 35%+AI 芯片、算法、应用
新能源储能双碳目标CAGR 25%+锂电、光伏、风电
高端装备制造业升级CAGR 15%+机器人、数控机床
创新药医保谈判CAGR 18%+生物药、医疗器械

优先选择:

  • 行业龙头(市占率前 3)
  • 技术壁垒高(专利数量多)
  • 政策明确支持(十四五规划)

第 5 步:风险兜底评估

风险类型评估标准排除条件
市场风险近 1 年最大回撤> 30% 排除
解禁压力近 3 月限售股解禁解禁市值 > 流通市值 10% 排除
质押风险大股东质押比例> 50% 排除
商誉风险商誉/净资产> 30% 排除
诉讼风险重大未决诉讼有则人工评估

风险等级划分:

  • 🟢 低风险:满足所有条件
  • 🟡 中风险:1-2 项轻微超标
  • 🔴 高风险:任一关键指标严重超标

🛠️ 工具与数据源

推荐工具

工具用途链接
同花顺问财自然语言选股https://www.iwencai.com/
东方财富 Choice专业数据终端https://choice.eastmoney.com/
雪球社区 + 数据https://xueqiu.com/
巨潮资讯官方公告http://www.cninfo.com.cn/

数据 API

  • AkShare(免费):pip install akshare
  • Tushare(积分制):https://tushare.pro/
  • Baostock(免费):http://baostock.com/

📊 输出模板

股票池 Excel 格式

代码名称PEROE北向流入行业风险等级
000001平安银行5.212%+5 亿银行🟢
600519贵州茅台28.530%+10 亿白酒🟢

个股分析报告结构

## [股票代码] [股票名称] 分析报告

### 核心指标
- 当前价:XX 元
- 市值:XX 亿
- PE(TTM):XX
- ROE:XX%

### 五步评估
1. 量化初筛:✅/❌
2. 基本面:✅/❌(3 年净利增速 XX%)
3. 资金流:✅/❌(北向 10 日流入 XX 亿)
4. 行业赛道:✅/❌(XX 行业,政策支持度 XX)
5. 风险评估:🟢/🟡/🔴(最大回撤 XX%)

### 结论
- 综合评级:买入/持有/观望
- 目标价:XX 元
- 止损位:XX 元

⚙️ 脚本参数说明

python scripts/screen_stocks.py [选项]

选项:
  --output, -o    输出 Excel 文件路径 (默认:screening_result.xlsx)
  --industry, -i  指定行业筛选 (如:半导体)
  --help, -h      显示帮助信息

示例:
  # 导出结果到指定文件
  python scripts/screen_stocks.py --output my_stocks.xlsx
  
  # 只筛选半导体行业
  python scripts/screen_stocks.py --industry 半导体

⚠️ 风险提示

  1. 数据时效性 - 财务数据、资金流数据需实时更新
  2. 模型局限 - 量化筛选不能替代人工深度研究
  3. 市场风险 - 过往表现不代表未来收益
  4. 信息核实 - 重大投资前请查阅官方公告

免责声明: 本工具仅供研究参考,不构成投资建议。股市有风险,投资需谨慎。


🔧 故障排查

常见问题

Q1: 脚本运行报错 "ModuleNotFoundError"

# 安装依赖
pip install akshare pandas numpy openpyxl

Q2: 数据获取失败

  • 检查网络连接
  • AkShare 数据源可能临时不可用,稍后重试
  • 考虑切换到 Tushare 数据源

Q3: 筛选结果为空

  • 放宽筛选条件(如 ROE > 10%)
  • 分步执行,查看哪一步过滤过多
  • 当前市场可能整体估值偏高

📚 参考资料


最后更新: 2026-03-12 维护者: Luna

平台分布

OpenClaw

75.24%
按下载量换算226

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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